iLect

iLect by NABLAS Inc. is an AI education and scientific computation service located in Tokyo. Our state-of-the-art lecture series with advanced scientific computing environment
are adopted in a remarkable number of training programs for next-generation AI researchers and engineers as well as even people in business side.

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DS4Me

Data Science for me


データサイエンティスト育成講座

データサイエンティスト育成講座は、統計的解析・機械学習・ビッグデータ解析など、データ分析に関する一通りの技術を身につける事を目的に開発された講座です。

エンジニア、データサイエンティスト、コンサルタント向けで、初歩的なPythonのスキルをもつ方々を対象をしております。

修了時には実問題を解決できるデータサイエンティストの育成を目指します。

​講座の特徴と受講対象者

大学における初歩的な統計・線形代数の知識を持ち、初歩的なPythonコーディングの経験
主対象:エンジニア、データサイエンティスト、コンサルタント等

弊社ではDL4ProDL4USを受講する前段階としての受講も推奨致します。

対象者、対象レベル

演習中心の講座の内容となっている為、実際に手を動かして学習する事でより深く理解、効率的に学習が出来る様に設計されています。

演習中心のコンテンツ

各回後に講義で習った内容を元にランキング形式で点数が表示される課題に挑戦して頂けます。
受講者同士で競い合って楽しみながら、より良いモデルの精度上げを目指し、深い技術の習得を目指します。

課題 / コンペティション

データ分析官、データサイエンティスト
身につくスキル:日常の業務で扱うデータを分析する、データから統計的な知見や発見を得る、機械学習の技術を利用して予測を行う、といったスキル。
統計的解析・機械学習・ビッグデータ解析など、データ分析に関する一通りの技術を身につけ、データサイエンティストとして各種の実問題を解決できる。

修了時に得られる技術

各受講者へ環境構築済みのJupyter Notebookを使用するPyhtonの演習環境を提供します。
Webブラウザ上でiLectへアクセスするだけで、1CPUorGPU/人の演習環境を即時利用できます。

構築不要の演習環境を提供

DS4Me | データサイエンティスト育成講座プログラム

01/

データサイエンスの世界/記述統計と単回帰分析/確率と統計の基礎

Scikit-learn, 記述統計, 推論統計, 単回帰分析

Matplotlib, 統計量の可視化, 検定, 

02/

Pythonによる科学計算/データ加工処理/データ可視化

Numpyとインデックス、ブロードキャスト、Scipyと数値計算、補完、行列分解
Pandas、インデックス、欠損・異常データの扱い,
Matplotlib, グラフ, 時系列データ分析

03/

機械学習の基礎(教師あり学習/教師なし学習)

機械学習概要、重回帰、ロジスティック回帰、決定木、k-NN、SVM
クラスタリング、k-means、エルボー法、主成分分析、マーケットバスケット分析

04/

モデルの検証方法とチューニング方法/特徴量エンジニアリング

ホールドアウト法、ハイパーパラメータチューニング、特徴量、モデル評価、ROC曲線AUC、混同行列、アンサンブル学習
特徴量の拡張、カテゴリカル変数のエンコーディング、外部データの利用、特徴選択・可視化

05/

データサイエンティスト中級者への道/最終課題発表

[データサイエンティスト中級者への道]

ニューラルネット、深層学習、高速化、分散処理、各種ツール

[最終課題]

最終課題では、受講者各自が実際の業務の課題解決を目指します。

講座を通して習得した技術を用いて、各受講者の業務の課題解決を行うプロジェクトを行って頂きます。

各々が取り組んだ課題解決のレポートを作成し最終日に各自が発表を行い、お互いが本講座で得た事や技術の知見等を共有する事で、講座から技術の活用方法をより深く理解して頂けます。

また講師が発表に対して講評を行う事で、更なる精度の向上や手法の選択方法のアイドバイスを得る事が可能です。

 

FAQ - DS4Me | データサイエンティスト講座(E資格対応版)

Q. 受講者像と予め必要となるスキルのレベルを教えて下さい。

理系大学レベルの高等数学、線形代数・最適化アルゴリズム・基礎的な機械学習の知識 Numpy / Scipyを利用したPythonコーディングの経験 

Q. このコースを受講するとどのようなことができるようになりますか?

統計的解析・機械学習・ビッグデータ解析など、データ分析に関する一通りの技術を身につけ、データサイエンティストとして各種の実問題を解決できる様になる事を目指します。

Q. 演習などの内容について詳しく教えて下さい。

実際に自分で手を動かしてプログラミングをして頂く事が優秀なエンジニアへの最短距離です。
iLectの提供する講座はいずれも演習中心のコンテンツで構成されていますので、実践的な技術の習得が可能です。

Q. 受講に際して必要となるものはありますか?

ご自身のPCと、インターネット環境に繋がるWebブラウザがあれば即時受講できます。
プログラミング環境及び、GPU計算環境はiLectシステムを利用頂ける為、煩わしい環境構築や高価な計算機環境の購入は不要です。

Q. E資格の取得を目指していますが、本講座を修了すれば受講資格がもらえますか?

いいえ。弊社が提供している日本ディープラーニング協会のE資格の認定講座はDL4E Deep Learning 基礎講座 (E資格対応版)」となります。E資格の取得を目指している方はそちらを受講下さい。
本講座は、「DL4E」、「DL4US」を受講する前段階としての受講も推奨しております。

 
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